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さまざまな数字で一般的な認知マーカーが、未就学児の数学能力の根底にあると主張されています。ただし、同様の/異なる認知マーカー、またはそれらの組み合わせが、新たな数学能力の異なるパターン(つまり、強度と脱力感の異なるパターン)に関連しているかどうかは不明です。この質問を調べるために、103人の未就学児(年齢40〜60ヶ月)は、6つの数学タスク(カウントシーケンス、オブジェクトカウント、数字、命名番号、順序付け、算術)を完了しました。列挙、大きさの比較、および自発的な数値に焦点を当てた自発的)、および4つの一般マーカー(作業メモリ、応答抑制、注意、語彙)。3段階の潜在的なプロファイルモデリング手順により、数学の強みと弱点のパターンが異なる5つの数学能力プロファイルが特定されました。具体的には、プロファイルは、(a)すべての数学タスクの優れた数学能力、(b)優れた数学能力、(c)優れた数学能力ですが、比較的カウントシーケンスの朗読能力、(d)すべての数学タスクの平均能力、および(e)すべての数学タスクの能力が低い。年齢を制御した後、数学能力プロファイルに関連するドット列挙と自発的な自発的なみが数学能力プロファイルに関連していましたが、語彙もわずかに有意であり、これらのマーカーは異なるプロファイルに差別的に関連していました。つまり、異なる認知マーカーは、数学能力の長所と短所の異なるパターンに関連付けられていました。調査結果は、数学認知の発達への影響の観点から議論されています。
さまざまな数字で一般的な認知マーカーが、未就学児の数学能力の根底にあると主張されています。ただし、同様の/異なる認知マーカー、またはそれらの組み合わせが、新たな数学能力の異なるパターン(つまり、強度と脱力感の異なるパターン)に関連しているかどうかは不明です。この質問を調べるために、103人の未就学児(年齢40〜60ヶ月)は、6つの数学タスク(カウントシーケンス、オブジェクトカウント、数字、命名番号、順序付け、算術)を完了しました。列挙、大きさの比較、および自発的な数値に焦点を当てた自発的)、および4つの一般マーカー(作業メモリ、応答抑制、注意、語彙)。3段階の潜在的なプロファイルモデリング手順により、数学の強みと弱点のパターンが異なる5つの数学能力プロファイルが特定されました。具体的には、プロファイルは、(a)すべての数学タスクの優れた数学能力、(b)優れた数学能力、(c)優れた数学能力ですが、比較的カウントシーケンスの朗読能力、(d)すべての数学タスクの平均能力、および(e)すべての数学タスクの能力が低い。年齢を制御した後、数学能力プロファイルに関連するドット列挙と自発的な自発的なみが数学能力プロファイルに関連していましたが、語彙もわずかに有意であり、これらのマーカーは異なるプロファイルに差別的に関連していました。つまり、異なる認知マーカーは、数学能力の長所と短所の異なるパターンに関連付けられていました。調査結果は、数学認知の発達への影響の観点から議論されています。
Different number-specific and general cognitive markers have been claimed to underlie preschoolers' math ability. It is unclear, however, whether similar/different cognitive markers, or combinations of them, are associated with different patterns of emerging math abilities (i.e., different patterns of strength and weakness). To examine this question, 103 preschoolers (40-60 months of age) completed six math tasks (count sequence, object counting, give a number, naming numbers, ordinal relations, and arithmetic), three number-specific markers of math ability (dot enumeration, magnitude comparison, and spontaneous focusing on numerosity), and four general markers (working memory, response inhibition, attention, and vocabulary). A three-step latent profile modeling procedure identified five math ability profiles that differed in their patterns of math strengths and weaknesses; specifically, the profiles were characterized by (a) excellent math ability on all math tasks, (b) good arithmetic ability, (c) good math ability but relatively poor count sequence recitation ability, (d) average ability on all math tasks, and (e) poor ability on all math tasks. After controlling for age, only dot enumeration and spontaneous focusing on numerosity were associated with the math ability profiles, whereas vocabulary was also marginally significant, and these markers were differentially associated with different profiles; that is, different cognitive markers were associated with different patterns of strengths and weaknesses in math abilities. Findings are discussed in terms of their implications for the development of math cognition.
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